Fugu-MT 論文翻訳(概要): Top-Down Beats Bottom-Up in 3D Instance Segmentation

論文の概要: Top-Down Beats Bottom-Up in 3D Instance Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02871v3
Date: Tue, 21 Mar 2023 07:37:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-24 00:13:06.163963
Title: Top-Down Beats Bottom-Up in 3D Instance Segmentation
Title（参考訳）: トップダウンのボトムアップ、3Dインスタンスのセグメンテーションで
Authors: Maksim Kolodiazhnyi, Danila Rukhovich, Anna Vorontsova, Anton Konushin
Abstract要約: エンドツーエンドでトレーニングされたトップダウン、完全なデータ駆動、シンプルなアプローチで、3DインスタンスのセグメンテーションをTD3Dで処理します。提案手法は,従来のグループ化手法よりもはるかに高速である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.294014185517203
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Most 3D instance segmentation methods exploit a bottom-up strategy, typically including resource-exhaustive post-processing. For point grouping, bottom-up methods rely on prior assumptions about the objects in the form of hyperparameters, which are domain-specific and need to be carefully tuned. On the contrary, we address 3D instance segmentation with a TD3D: top-down, fully data-driven, simple approach trained in an end-to-end manner. With its straightforward fully-convolutional pipeline, it performs surprisingly well on the standard benchmarks: ScanNet v2, its extension ScanNet200, and S3DIS. Besides, our method is much faster on inference than the current state-of-the-art grouping-based approaches. Code is available at https://github.com/SamsungLabs/td3d .
Abstract（参考訳）: 大部分の3Dインスタンスセグメンテーション手法は、通常はリソース消費後処理を含むボトムアップ戦略を利用する。ポイントグルーピングでは、ボトムアップ法はハイパーパラメーターの形のオブジェクトに関する事前の仮定に依存し、それはドメイン固有であり、慎重に調整する必要がある。反対に、td3d: トップダウン、完全なデータ駆動、エンドツーエンドでトレーニングされたシンプルなアプローチで、3dインスタンスのセグメンテーションに対処する。 ScanNet v2、その拡張であるScanNet200、S3DISといった標準ベンチマークでは驚くほどうまく機能します。また,提案手法は,現在最先端のグループ化手法よりもはるかに高速である。コードはhttps://github.com/SamsungLabs/td3dで入手できる。

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